数据处理
一、简介
数据处理服务是一类通用服务，提供了针对数据转换、源数据构建等针对数据操作的函数集。
同时由于前后端在编程语言的实现差异，数据处理服务有不同的使用入口，但两者在交互流程与功能上一致。
二、转换单行数据
数据转换的关键就是对数据映射，将源模型的字段与目标模型中的相应字段对应起来，确保数据能在新的对象中正确识别加载。
转换单行数据是指将一个单行数据变量中的部分字段赋值给另一个单行数据变量。与单行数据直接赋值的区别在于，转换方法的颗粒度会更小，允许赋值其中一部分字段。
在转换函数的变量转换面板中，左侧选择目标模型，即被赋值的对象。而右侧选择数据来源方，针对单行数据转换，来源方可以是单行数据、字典。
选择来源方后，会自动匹配来源方中与目标模型类型相同且同名的字段。在此基础上，开发者也可以继续调整映射字段。
三、转换多行数据
转换多行数据是指将一个多行数据变量中的部分字段赋值给另一个多行数据变量。与多行数据直接赋值的区别在于，转换方法只会针对选择的字段赋值，未被选择的字段值为空。
转换多行数据可以类比为转换单行数据的批量操作。
在转换函数的变量转换面板中，左侧选择目标模型，即被赋值的对象。而右侧选择数据来源方，针对多行数据转换，来源方可以是多行数据、列表（子项为单行数据或字典）、单行数据。
选择来源方后，会自动匹配来源方中与目标模型类型相同且同名的字段。在此基础上，开发者也可以继续调整映射字段。
四、转换筛选条件
转换筛选条件作用于对筛选条件变量的转换，在操作与配置上与转换单行数据一致。
五、数据集
数据集提供了在函数编辑中组装目标数据集的能力。它的交互方式与聚合表基本一致，都是提供三种聚合方式（横向连接、追加合并、分组汇总）。通过多层级的聚合即可得到最终想要的数据结构。
数据集与聚合表的区别在于原始数据的输入上，也就是第一层数据表节点的数据来源。
正常在聚合表中，每个节点都可以通过设置数据筛选来过滤数据；
而在数据集中，除了设置筛选这种赋值方式，还可以通过直接传入多行数据来构建。
同时针对于数据集的输出，也提供了“查询多行数据”函数，可以将输出结果转换成想要的目标模型数据。
六、注意事项
对于原有筛选条件的字段若没有匹配映射，则在新的筛选条件中视为不过滤该字段。
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